输入一行字符串,请你提取其中所有出现数字的和(保证无小数)。

时间: 2023-06-16 07:03:52 浏览: 39
可以使用正则表达式来匹配字符串中的数字,然后将其加起来即可。以下是一个Python的实现: ```python import re s = input() # 输入字符串 nums = re.findall(r'\d+', s) # 使用正则表达式匹配数字 sum = 0 for num in nums: sum += int(num) # 将匹配到的数字转换为整数并累加 print(sum) ``` 如果输入的字符串中包含负数,可以将正则表达式改为`r'-?\d+'`。
相关问题

vb.net获取字符串所有”C"与"@"之间的一个数字,每行注释

可以使用正则表达式来实现。以下是代码示例: ```vb ' 导入正则表达式命名空间 Imports System.Text.RegularExpressions ' 定义要匹配的字符串 Dim input As String = "C@1.23C@4.56C@7.89" ' 定义正则表达式模式 Dim pattern As String = "C@(\d+\.\d+)" ' 创建正则表达式对象 Dim regex As New Regex(pattern) ' 在字符串中查找所有匹配项 Dim matches As MatchCollection = regex.Matches(input) ' 遍历匹配项并提取数字 For Each match As Match In matches Dim number As Double = Double.Parse(match.Groups(1).Value) Console.WriteLine(number) Next ``` 上述代码将输出以下内容: ``` 1.23 4.56 7.89 ``` 解释一下代码,首先导入 `System.Text.RegularExpressions` 命名空间,然后定义要匹配的字符串为 `"C@1.23C@4.56C@7.89"`。接着定义正则表达式模式为 `"C@(\d+\.\d+)"`,其中 `\d+` 表示匹配一个或多个数字,`\.` 表示匹配小数点,`(\d+\.\d+)` 表示匹配一个数字和一个小数点组成的小数。然后创建正则表达式对象并调用 `Matches` 方法在字符串中查找所有匹配项。最后遍历匹配项并提取其中的数字。

使用Scanner类和正则表达式解析字符串"数学:87.5分,物理:76.5分,英语:97分"中的考试成绩,并计算出总成绩,其中课程门数和课程名不确定。 输入为一字符串,输出为浮点数,精确度一位小数,输入样例: 数学87.5分,物理76.5分,英语97分 输出样例: 261.0

以下是Java代码实现: ```java import java.util.Scanner; import java.util.regex.Matcher; import java.util.regex.Pattern; public class Main { public static void main(String[] args) { Scanner scanner = new Scanner(System.in); String input = scanner.nextLine(); // 使用正则表达式提取数字部分 Pattern pattern = Pattern.compile("\\d+(\\.\\d+)?"); Matcher matcher = pattern.matcher(input); double sum = 0.0; while (matcher.find()) { double score = Double.parseDouble(matcher.group()); sum += score; } System.out.printf("%.1f", sum); } } ``` 程序首先使用 `Scanner` 类读入一行字符串。然后使用正则表达式 `\\d+(\\.\\d+)?` 匹配其中的数字部分,其中 `\\d+` 表示至少一个数字,`(\\.\\d+)?` 表示小数部分可有可无。然后使用 `Double.parseDouble()` 方法将匹配到的数字字符串转换为浮点数,并将其加入总成绩中。最后使用 `printf()` 方法输出结果,保留一位小数。

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请帮我详细解释每一行代码的含义def compute(init_mat,trans_mat,emit_mat): init_sum = sum(init_mat.values()) for key,value in init_mat.items():#和value,出现的次数key init_mat[key] = round(value/init_sum,3)#初始状态矩阵 for key,value in trans_mat.items():#转移概率矩阵 cur_sum = sum(value.values()) if(cur_sum==0): continue for i,j in value.items(): trans_mat[key][i] = round(j/cur_sum,3) emit_list = emit_mat.values.tolist()#数组转列表 for i in range(len(emit_list)):#观测概率矩阵 cur_sum = sum(emit_list[i]) if (cur_sum == 0): continue for j in range(len(emit_list[i])): emit_mat.iloc[i,j] = round(emit_list[i][j]/cur_sum,3)#iloc在数据表中提取出相应的数据 def markov(txt,init_mat,trans_mat,emit_mat):#用于实现 HMM 模型,对文本进行分词,然后标注出每个汉字的标签符号,最后将每个标记符号与其所对应的汉字加入到发射矩阵中,并且提取这个文本的初始状态矩阵、状态转移矩阵和发射矩阵。 list_all = txt.split(" ") print("词库", list_all) sentence = "".join(list_all) #处理发射矩阵 original = [i for i in sentence] list_column = [0, 0, 0, 0] df_column = [column for column in emit_mat]#遍历存储 for item in original: if item not in df_column: emit_mat[item] = list_column#构建一个新的字典emit_mat,其中包含了origina中所有不在df_column出现的元素 #处理BMSE single = [] for word in list_all: word_tag = get_tag(word) single.extend(word_tag)#将一个列表中的每个单词进行词性标注 BMES.append(single) print("BMES:", BMES) item = single.copy() first = item[0] init_mat[first] += 1 for i in range(len(item) - 1): i1 = item[i] i2 = item[i + 1] trans_mat[i1][i2] += 1 for i, j in zip(item, original): emit_mat.loc[i, j] += 1

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